这是 Microsoft 官方出的一套生成式 AI 入门课程，共 21 节课，用 Jupyter Notebook 形式带你从零搭出一个 GenAI 应用。内容覆盖 prompt engineering、调用大模型 API、用 DALL-E 生成图像、语义检索（semantic search）等基础主题，每节课配讲解和动手练习，代码可跑在 Azure OpenAI Service、OpenAI API 或本地离线模型上，还提供 50 多种语言的翻译，含简体中文。它适合两类人：一是刚接触大模型、想系统搞懂「怎么把 LLM 接进自己产品」的后端或全栈工程师，二是需要给团队做 AI 入门培训的技术负责人，可以直接拿它当教材。如果你已经在做模型训练、推理优化或 Agent 架构，这套课会偏浅，翻一下 prompt 部分即可，不必深究。

这是 OpenAI 官方维护的示例合集，可以理解为 OpenAI API 的「菜谱大全」：用大量 Jupyter Notebook 演示如何用 API 完成常见任务，比如文本生成、函数调用、RAG 检索增强、批量处理、微调模型、多模态输入等，每个示例都附带可直接运行的代码和讲解。它解决的麻烦是：官方文档只讲参数含义，而开发者真正需要的是「我这个具体场景该怎么拼装」，这里提供了从入门到进阶的完整参考写法。对做 AI 应用的后端工程师、算法工程师以及正在用 GPT-4、ChatGPT 做原型的产品经理来说，遇到「不知道某个功能怎么用」时翻一翻这里通常能直接抄到思路；如果你不调用 OpenAI API，那它和你关系不大。